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【メルマガバックナンバー】Googleアナリティクスの”直帰率”と”離脱率”の違いと注意点

「Googleアナリティクスの”直帰率”と”離脱率”の違いがわからん!」
 

Googleアナリティクスを使って計測を始めると、
たくさんの新しい単語が出てきて
やる気を無くす方が多いようです(苦笑)

そんな単語の中で、
とくに違いがわからないと言われるのが多いのが
”直帰率”と”離脱率”なんですね。

どちらもサイトを離れるんだから一緒にならないのか、
という意味合いの質問でした。

これは半分当たっています。
 

しかし、この2つの単語には、
言葉の違い以上にある大事な注意点があります。

どのようなものかというと、、、

 

集計が正確には行えないこと、です。
 

直帰率と離脱率の違い

まず用語について整理していきましょう。
 

「直帰」とは、次の2つの行動を指す言葉です。

  • Webサイトにアクセスした人が開いたページからすぐに他のWebサイトに移動した
  • Googleアナリティクスに設定した滞在時間を超えて何の行動も起こさなかった

検索結果ページから開いてみたが自分の欲しい情報がなくて
ブラウザーの戻るボタンで検索結果ページに戻ったときや、
ページを開いたけどそのまま寝てしまった場合
(標準設定なら30分よりも長く)などが、
「直帰」に当たります。

「直帰率」とは、Webサイトにアクセスしたユーザーのうち
何パーセントが「直帰」したかを表す数値ですね。
 

「離脱」とは、Webサイトにアクセスした人が、
そのWebサイトから別のサイトへ離れる行動を指す言葉です。

「離脱率」とは、Webサイトにアクセスしたユーザーのうち、
何パーセントが「離脱」したかをWebページ毎に集計した数値です。

例えば、Webサイトに100ユーザーからのアクセスがあり、
計測しているWebページから10ユーザーが離脱したとすると、
そのWebページの離脱率は10%となります。
 

このような定義であるため、
ランディングページの場合は直帰率と離脱率が同じになることがあります。
 

滞在時間について

Googleアナリティクスでは、
あるWebページ(ページAとします)から
別のWebページへ遷移するまでの時間、
つまり”ページA”を見ていた時間を「滞在時間」と呼びます。

ユーザーが複数のページを渡り歩いた場合、
Webページ毎の滞在時間の合計を
ユーザーがそのWebサイトで費やした時間と考えます。

ここで、ユーザーが”ページA”→”ページB”→”ページC”と
3つのページを見ていった場合を考えてましょう。

10:00、ページAの閲覧を開始
10:02、ページBの閲覧を開始
10:05、ページCの閲覧を開始

ページBやページCへの遷移は、
リンクやボタンをクリックするなど
何らかのアクションによって行われます。

しかし、ページCからは遷移ではなく離脱扱いとなります。
では、いつ離脱したと考えれば良いのでしょうか?
 

直帰率を計測をする時の注意点

ここでGoogleアナリティクスというか
すべての計測ツールで起こる問題があります。

それは、最後に閲覧したページの
「滞在時間」を計測できないことです。

先ほどの例に滞在時間を含めてみると次の様になります。

10:00、ページAの閲覧を開始、2分の滞在時間
10:02、ページBの閲覧を開始、3分の滞在時間
10:05、ページCの閲覧を開始、?

「離脱」というのは、リンクやボタンをクリックするような
Webサイト側で起こったアクションではありません。

ブラウザーの戻る機能や開いたまま放置されたなど、
Webサイト側とは関係ない行動のため厳密に計測できないのです。

そこでGoogleアナリティクスでは、
ページCの閲覧時間のように「滞在時間を計測できないページの集計」を
次のルールで行うようになりました。

離脱:集計しない
直帰:滞在時間を0秒として集計する

結果として、
ランディングページは閲覧数としては集計されるのにもかかわらず、
滞在時間は0秒になってしまうのです。

単純に、直帰率が高いから、滞在時間が0だから、といって
価値のないページと判断するのは間違っていることがわかるでしょう。

 

まとめ

今回のポイントをまとめます。

  • 直帰率と離脱率は違う指標である
  • 直帰は滞在時間が0秒扱いになる

いかがでしたでしょうか。
 

最後に閲覧したWebページの滞在時間を計測する方法には、
JavaScriptのonPageHideイベントで
GoogleアナリティクスのAPIを呼び出すなどがあります。

しかし、これも絶対の方法ではありません。
 

今回のお話は、
事実であってもGoogleアナリティクスの数値を
盲目的に信じて一喜一憂するのではなく、
計測方法を知ることで表示される数値を
正しく捉えられることに気付いていただきたいと思って書きました。

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